искусственный интеллект бесплатное обучение
Microsoft запускает бесплатные онлайн-курсы по ИИ
3 April 2018 | Пресс-центр
Корпорация представила бесплатную образовательную инициативу для всех, кто хочет научиться разработке решений на базе искусственного интеллекта.
Благодаря новой инициативе Microsoft получить образование в области машинного обучения и искусственного интеллекта может любой желающий. Программа Microsoft Professional Program for Artificial Intelligence включает в себя десять курсов, которые проведут учащегося от азов разработки ИИ до создания собственного проекта.
Каждый из курсов длится три месяца и стартует в начале квартала. После вводного курса, в рамках которого ученики узнают общие принципы работы ИИ и познакомятся со сферами и способами его применения, начинаются практические занятия. Например, курс по использованию языка Python для обработки данных или курс, который включает в себя занятия по визуализации данных на Python и R.
Практика чередуется с более сложной теорией. Так, в программу включен курс по математике, состоящий из необходимых элементов линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики и оптимизации. Завершающая часть программы состоит из наиболее сложных курсов: моделирование данных для машинного обучения, глубокие нейросети, обучение с подкреплением, обработка естественного языка, распознавание речи и образов.
Помимо технических занятий учащиеся пройдут курс по этике ИИ: они узнают о юридических и моральных вопросах, связанных с обработкой персональных данных и построением систем искусственного интеллекта.
Нехватка специалистов по машинному обучению и анализу данных – это проблема всей индустрии, и вклад Microsoft в ее решение может сыграть важную роль. Искусственный интеллект для Microsoft — это одно из приоритетных направлений: ИИ не только используется в новых продуктах, но и является темой для ряда передовых исследований. Недавно корпорация также объявила, что в следующем обновлении Windows 10 будет встроена ИИ-платформа для разработчиков.
21 канал на YouTube, где вы можете бесплатно изучить ИИ, машинное обучение и Data Science
Мы уже не раз делились в своем блоге полезными материалами для развития (их список можно найти в конце этого поста). Сегодня продолжаем это начинание и специально перед стартом новых потоков курсов по Data Analytics и Data Science представляем подборку YT-каналов по Data Science, искусственному интеллекту и машинному обучению, существование многих из которых неочевидно: например, представлен канал ArXiv Insights, посвящённый научным работам, и Google Cloud Platform.
Пока пандемия удерживает нас дома, удалёнка стала новой нормой для многих из нас. И хотя сейчас трудно найти стоящий тренинг, это не значит, что мы должны перестать учиться. Можно сказать, что наступил идеальный момент, чтобы чему-нибудь научиться. Почему бы не посвятить остаток этого сумасшедшего 2020 года изучению ИИ, программирования на Python, ML и DS? Такие рабочие роли, как аналитики данных, специалисты по машинному обучению, робототехнической инженерии, цифровой трансформации, являются лидерами в дальнейшем будущем. Это расширяющаяся область знаний, которая играет огромную роль в жизни общества.
SpringBoard
Этот канал публикует интервью с дата-сайентистами из больших компаний, подобных Google, Uber, Airbnb и т. д. Из этих видео вы получите представление о том, что значит быть дата-сайентистом, и ценные жизненные советы.
Arxiv Insights
Ксандер Стинбрюгге — исследователь машинного обучения в ML6. Его канал — резюме критически важных вопросов ML, где обучают с подкреплением искусственного интеллекта, в основном с технической точки зрения, делая их доступными для широкой аудитории.
Machine Learning 101
Новый канал ML Youtube, о котором должен знать каждый. Machine Learning 101 публикует объяснение начальных понятий в области искусственного интеллекта. Кроме того, канал публикует подкасты с экспертами Data Science, работающими в коммерческих индустриях.
FreeCodeCamp
FreeCodeCamp — невероятная некоммерческая организация. Это опенсорс сообщество, предлагающее коллекцию ресурсов, которые помогают людям научиться программировать бесплатно, через создание проектов.
Data School
Кевин Маркхем записывает понятные YouTube туториалы. Data School с самого начала фокусируется на темах, которые вам нужно изучить, чтобы стать дата-сайентистом, и предлагает углубленные туториалы, понятные вне зависимости от вашего образования.
Machine Learning TV
ML TV — ресурс для студентов и энтузиастов, созданный, чтобы вы лучше понимали ML.
Giant Neural Network
Этот канал YouTube направлен на то, чтобы сделать машинное обучение и обучение с подкреплением доступнее для всех. Вы найдете 12 плейлистов — это исчерпывающее введение в нейронные сети для начинающих, и, похоже, следующие ролики о нейронных сетях сейчас снимаются.
Андреас Крец
Андреас Крец — дата-инженер и основатель компании Plumbers of Data Science. Он транслирует на своем канале понятные программы о том, как получить практический опыт в области разработки данных, а также видео с вопросами и ответами о разработке данных с помощью Hadoop, Kafka, Spark и не только.
Edureka!
Edureka — это платформа с туториалами и руководствами на актуальные темы в области больших данных, Hadoop, DevOps, блокчейна, искусственного интеллекта, Angular, Data Science, Apache Spark, Python, Selenium, Tableau, Android, сертификации PMP, архитектуры AWS, digital-маркетинга и многого другого.
Эндрю Ын
Эндрю Ын был назван одним из 100 самых влиятельных людей, по версии Time, в 2012 году и самой культовой личностью, по версии Fast Company. Он — один из основателей Coursera и deeplearning.ai, вице-президент и главный научный сотрудник Baidu, а также адъюнкт-профессор Стэнфордского университета.
Deeplearning.ai
На официальном канале Deep Learning AI есть видеоуроки из специализации глубокого обучения на Coursera. DeepLearning.ai — это образовательная технологическая компания, которая развивает глобальное сообщество талантов в области искусственного интеллекта.
Накопленный под руководством экспертов опыт deeplearning.ai в области образования предоставляет специалистам-практикам и нетехническим специалистам ИИ необходимые инструменты, позволяющие им пройти весь путь от основ до передовых прикладных программ, расширяя их возможности в создании будущего на основе ИИ.
Tech with Tim
Тим — блестящий программист, преподающий Python, разработку игр с помощью Pygame, Java и машинное обучение. Он создает качественные учебные пособия по программированию на Python.
Machine Learning University (MLU)
Созданный в 2016 году Университет машинного обучения (MLU) — инициатива Amazon с ясной целью — обучить как можно больше сотрудников технологиям и необходимой компании магии предложения продуктов с помощью интегрированных технологий ML.
Artificial Intelligence — All in One
Этот канал YouTube содержит обучающие видеоролики, связанные с наукой, технологиями и искусственным интеллектом.
Sentdex
Sentdex создает один из лучших учебников по программированию Python на YouTube. Его учебные пособия варьируются от начального уровня до продвинутого с более чем 1000 видео о программировании на Python. Это больше, чем просто основы. В них рассказывается о машинном обучении, финансах, анализе данных, робототехнике, веб-разработке, разработке игр и многом другом.
Joma Tech
Joma Tech — ютубер, который делает видео, помогающие людям попасть в технологическую индустрию. Он работал в крупных технологических компаниях в качестве дата-сайентиста и инженера-программиста. Основываясь на своем опыте, он делает видеоинтервью с экспертами, видео об образе жизни в Силиконовой долине, делает науку о данных более доступной.
Python Programmer
Содержание Python Programmer — это учебные пособия по Python, Data Science, ML, рекомендации книг и многое другое.
Deep Learning TV
Этот канал YouTube посвящен инструкциям, обзорам библиотек ПО и приложений, а также интервью с ключевыми персонами в области глубокого обучения. DL TV посвящено области исследований, которая учит машины воспринимать мир. Начиная с серии, посвященной упрощенному объяснению DL, на канале выкладываются ролики с инструкциями, обзорами библиотек программного обеспечения и приложений, а также интервью с ключевыми персонами в этой области. С помощью серии концептуальных видеороликов, демонстрирующих интуитивно понятные объяснения лежащих в основе глубокого обучения методов, канал показывает, что глубокое обучение на самом деле проще, чем вы думаете.
Google Cloud Platform
Видеоролики YouTube помогут вам создавать будущее с помощью безопасной инфраструктуры, инструментов разработчика, API, анализа данных и машинного обучения.
Кит Гэлли
Кит Гэлли — недавний выпускник MIT. Он делает обучающие видео о DS, программировании, настольных играх и о многом другом.
Data Science Dojo
Data Science Dojo — это канал, который обещает научить Data Science всех желающих в простой для понимания форме. Вы найдете множество туториалов, лекций и курсов по инженерии данных и Data Science.
Заключение
Эти каналы уникальны, я уже долго слежу за ними и очарован огромным количеством знаний, которые сегодня доступны в сети бесплатно. Я надеюсь, что вам понравится, и, если вы знаете какие-либо другие интересные каналы YouTube об ИИ, машинном обучении, глубоком обучении или науке о данных, оставьте их в комментариях!
А если хочется не только смотреть каналы но и перенимать опыт практиков — приходите к нам, а специальный промокод HABR — приплюсует 10% к скидке на баннере.
Самые лучшие ресурсы для изучения ML и AI
«Программировать может всякий». Да, это еще то клише, так что давайте его немного изменим: «Изучить ИИ может всякий». Вероятно, для вас это даже звучит как-то страшно, особенно, если вы не имеете докторской степени и если вы не чокнутый ученый.
Но поверьте: к концу этой статьи вы будете точно знать, что вам нужно изучать и к каким учебным ресурсам обратиться, чтобы последовательно изучить ИИ. При этом не важно, программист вы или нет.
Но прежде чем начать, следует уточнить, что ИИ это очень широкая сфера деятельности, состоящая из многих частей, таких как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и т. д. В общем, ИИ напоминает океан, а его составляющие — моря, так что изучить ИИ полностью попросту нереально.
Но довольно болтовни: приступим к делу.
1. This is CS50 (Гарвардский университет)
Прим. ред: курс «This is CS50» на русском смотрите, например, здесь.
Если вы не программист и программирование для вас — совершенно незнакомая область знаний (возможно, вы даже думаете, что это вообще не для вас), то этот курс — отличный старт.
В лекциях курса раскрываются основы и сама суть программирования и информатики. Читает лекции профессор Дэвид Малан, отличающийся динамичностью и особой энергетикой. Если у вас нет времени на просмотр целого курса, посмотрите хотя бы первую лекцию.
Все сказанное предназначалось для совершенных новичков. Если же вы в принципе знакомы с программированием, этот курс можно пропустить.
2. Python Programming Course (freeCodeCamp)
Когда речь заходит о программировании в сфере ИИ и машинного обучения, чаще всего вы будете слышать о Python. Это один из языков, популярность которых растет наиболее быстро. В его экосистеме вы найдете тысячи библиотек, заточенных под работу с ИИ, а это очень сильно облегчает жизнь разработчика в долгосрочной перспективе. А самое лучшее в Python то, что этот язык прост.
Курс от freeCodeCamp это видео на 4,5 часа, в котором раскрываются все самые необходимые темы: установка Python, переменные, строки, списки, кортежи, функции, концепции объектно-ориентированного программирования и многое другое. Кстати, этот курс по своей сути — практическое руководство, т. е., вы будете не просто смотреть лекции, но и самостоятельно писать код.
Если вы умеете программировать на Python, этот курс тоже можно пропустить.
3. AI For Everyone (Coursera)
Наконец мы добрались до собственно ИИ. Этот курс чисто теоретический. Читает его самый известный специалист в сфере машинного обучения и ИИ — профессор Эндрю Ын. Под «самый известный» мы понимаем, что буквально каждый, кто интересуется искусственным интеллектом, слыхал об Эндрю Ыне.
Этот курс выгодно отличает краткость, лаконичность и интересное изложение, понятное для всех — даже тех, кто ничего не знает об ИИ, да и программировании в целом.
Пройдя этот курс, вы получите прекрасные ответы на некоторые из самых распространенных, но при этом интересных вопросов:
Один из самых важных вопросов, который непременно приходит в голову при изучении машинного обучения и ИИ, звучит так:
«Должны ли мы хорошо знать внутреннюю работу алгоритмов или же можно изучать их поверхностно, реализуя алгоритмы при помощи существующей платформы машинного обучения и ИИ?»
Например: должен ли я реализовывать нейронную сеть (один из популярных алгоритмов глубокого обучения) с нуля или могу воспользоваться какой-нибудь из имеющихся платформ, скажем, Tensorflow или Pytorch?
Мы советуем вам, прежде чем реализовывать алгоритмы с использованием любых внешних библиотек, все же изучать их внутреннюю работу, но итоговое решение, конечно, за вами.
4. Machine Learning от Стенфордского университета (Coursera)
Это один из самых популярных курсов по машинному обучению, ведет его профессор Эндрю Ын. На момент написания статьи число записавшихся на этот курс перевалило за 3 миллиона человек.
Также это определенно один из самых глубоких курсов по ML, в нем излагается внутренняя работа алгоритмов и стоящие за всем этим математические расчеты.
При написании алгоритмов в этом курсе используются Octave/Matlab, но мы советуем вам писать алгоритмы на Python, поскольку это стандарт индустрии.
5. Machine Learning Tutorial (codebasics)
Итак, после того как вы попробовали реализовывать алгоритмы с нуля, можно приступать к следующему курсу. Он также весьма пригодится вам, если вы почувствовали дискомфорт от тесного общения с математикой в привязке к машинному обучению.
Этот курс — один из лучших и при этом недооцененных курсов на YouTube. Его отличает простота пояснений. В ходе курса для реализации и визуализации различных алгоритмов машинного обучения используются такие библиотеки как numpy, pandas, matplotlib и sklearn. Благодаря этим внешним библиотекам вы сможете с легкостью реализовать все нужные алгоритмы, написав всего несколько строк кода.
Помимо объяснения стандартных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья принятия решений, случайный лес, метод опорных векторов, в этом курсе также раскрываются и другие темы, такие как градиентный спуск, фиктивная переменная и унитарное кодирование.
После того как вы освоитесь в теме машинного обучения, можно будет браться за его подвид — глубокое обучение.
Алгоритмы глубокого обучения лежат в основе систем рекомендаций и персонализации Netflix, Amazon, YouTube и многих других крупных корпораций и стартапов.
6. Deep Learning Specialization (Coursera)
Это комплексный курс по отдельной специализации, а именно — глубокому обучению. Читает его тот же Эндрю Ын. Специализация состоит из пяти отдельных курсов:
Материал в этих курсах разбирается глубоко, причем внимание уделяется как технической, так и математической стороне алгоритмов и подходов. Для кодинга здесь используется Python.
Tensorflow и Pytorch — это фреймворки глубокого обучения с открытым кодом. Они доминируют в сфере ИИ. За Tensorflow стоит Google, а за Pytorch — Facebook.
По части популярности и количества загрузок Tensorflow лидирует, но сообщество, занимающееся исследованиями в области ИИ, крепко держится за Pytorch. В общем, выбор фреймворка зависит от вас и от платформы, которую вы используете. Мы советуем попробовать оба и уж затем решить, что вам лучше подойдет.
7. Tensorflow in Practice Specialization (Coursera)
Как и другие комплексные курсы на Coursera, этот курс состоит из разных частей, в данном случае — четырех.
Эти курсы легко усваиваются, к тому же они по сути своей практические. Ведет их инструктор Лоренс Морони — ИИ-адвокат в Google.
В рамках этих курсов вы будете при помощи Tensorflow создавать реальные приложения.
8. Pytorch Tutorial (официальный сайт Pytorch)
Если вы хотите освоить фреймворк Pytorch, лучше всего обратиться к его официальному сайту. Руководства на этом сайте разделены на небольшие кусочки, в целом покрывающие большую часть основ Pytorch. Также здесь вы найдете туториалы по реализации различных модулей глубокого обучения при помощи этого фреймворка.
Честно говоря, на прохождение всех курсов из нашего списка уйдет довольно много времени, так что каждому стоит самостоятельно проанализировать свои нужды и в соответствии с ними расставить приоритеты.
Эту статью мы хотели бы завершить на высокой ноте. Кто угодно может изучить ИИ. Но кроме того, каждому стоит это сделать, потому что ИИ это следующая индустриальная революция.
5 бесплатных курсов для ИИ-инженеров от Microsoft
Привет, Хабр! В прошлом году мы делали серию статей-подборок бесплатных курсов. Она понравилась сообществу, и мы решили сделать еще три подборки, правда уже по немного другими тематикам. Как и раньше, мы не будем заранее спойлерить для кого именно будут следующие подборки, ждем ваши варианты в комментариях (вдруг кто-то сможет угадать по звездочкам). Ну а сегодня – бесплатные курсы для инженеров искусственного интеллекта. Присоединяйтесь!
1. Краткий курс по машинному обучению
Общий обзор искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Модули предназначены для пользователей с небольшими знаниями в области информатики и статистики. Вы узнаете об основных концепциях ИИ и научитесь применять пользовательские решения машинного обучения с помощью бесплатных и простых инструментов. Вы познакомитесь с простыми, но эффективными способами, с помощью которых специалисты по ИИ данных делают прогнозы об объектах, о людях и о будущем. После этого будут рассмотрены интересные и сложные темы, о которых вы, возможно, слышали, например, нейронные сети, компьютерное зрение, глубокое обучение и неконтролируемое обучение.
В сумме курс потребует около 4 часов вашего времени на изучение 5 модулей.
2. Создание умных ботов в службе Azure Bot
Взаимодействие пользователей с приложениями через чат с использованием текста, рисунков или речи можно реализовать с помощью ботов. Это может быть простой диалог «вопрос — ответ» или сложный бот, который позволяет людям взаимодействовать со службами «разумным» образом, используя сопоставление шаблонов, отслеживание состояния и методы искусственного интеллекта, которые хорошо интегрированы с существующими службами. Узнайте, как создать умного чат-бота с помощью интеграции QnA Maker и LUIS.
Курс займет около 3 часов.
3. Анализ текста с помощью Azure Cognitive Language Services
Узнайте, как использовать Cognitive Language Services для анализа текста, определения намерений, обнаружения взрослой тематики и обработки запросов на естественном языке.
4. Курс инженера по пограничным устройствам на основе ИИ
Технологии ИИ, облачные технологии и пограничные устройства, развернутые в качестве контейнеров в режиме CICD, позволяют преобразовывать целые отрасли путем создания экосистем с возможностью самостоятельного обучения для конкретной отрасли, охватывающих всю цепочку создания стоимости. Наша задача состоит в создании такого набора шаблонов и методологий для развертывания ИИ на пограничных устройствах в контексте облака. В этой схеме обучения вы получите следующие сведения:
5. Обработка и классификация изображений с помощью Azure Cognitive Vision Services
Microsoft Cognitive Services предоставляет встроенные функции использования компьютерного зрения в приложениях. Узнайте, как использовать службы Cognitive Vision Services для обнаружения лиц, пометки и классификации изображений, а также идентификации объектов.
Заключение
Сегодня мы рассказали о 5 бесплатных курсах для инженеров искусственного интеллекта. Будем очень рады, если они окажутся полезными для вас. Ну а через неделю мы поделимся новой подборкой бесплатных курсов. В ней их будет 6. А тематику вы можете угадать, оставляя предположения в комментариях. Если правильный ответ будет отгадан, мы обязательно об этом сообщим также в комментариях.
*Обратите внимание, что для прохождения некоторых модулей вам может потребоваться защищенное соединение.
Курсы по искусственному интеллекту – лучшие бесплатные и платные обучающие программы
1 место. Skillbox
Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.
На рынке не хватает специалистов по Data Science
включая Сбербанк, Яндекс и Тинькофф, ищут специалистов по Data Science
зарплата начинающего специалиста
Кому подойдёт этот курс
Вы получите базовые навыки по программированию, аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning. Сможете использовать свои знания сразу на практике.
Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python и R. Подтянете математику и умение мыслить как аналитик, использовать алгоритмы машинного обучения для решения бизнес-задач — и усилите портфолио мощными проектами.
Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.
Чему вы научитесь
Освоите самый популярный язык для работы с данными.
Сможете разрабатывать дашборды или интерактивную инфографику.
Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.
Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras. Узнаете, как устроены нейронные сети для задач компьютерного зрения и лингвистики.
Изучите разные алгоритмы, научитесь решать задачи регрессии, классификации и кластеризации.
Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио.
Заботимся, чтобы каждый построил карьеру мечты
Специалисты Skillbox из Центра карьеры помогут вам получить первую стажировку и приглашение на работу мечты
За 2021 год мы трудоустроили более 1000 студентов на работу по новой профессии
Как проходит обучение
В курсе — практические видеоуроки.
В том темпе, в котором вам удобно.
Закрепляете знания и исправляете ошибки.
И дополняете ею своё портфолио.
Программа
Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.
Дипломные проекты
Проект-соревнование на платформе Kaggle. Вы используете анонимные данные о заказах клиентов, чтобы предсказать, какие продукты будут в их следующем чеке. Создадите рекомендательную систему для сайта и рекламных коммуникаций.
Проект-соревнование на платформе Kaggle. Это подразумевает написание воспроизводимого кода, генерирующего csv-файл с ответами, в котором для каждого изображения с лицом человека указана его наиболее вероятная эмоция. В итоге вы реализуете собственный проект в области компьютерного зрения.
Ваше резюме после обучения
Диплом Skillbox
Подтвердит, что вы прошли курс, и станет дополнительным аргументом при устройстве на работу.